考虑公司信息披露情绪的欧式脆弱期权定价

从公司信息披露的角度来看,定量数据直观地反映了公司的经营和财务状况,而描述性的非结构文本信息是对定量数据的有效补充。本文从公司年报中挖掘信用违约文本信息,构建语调变量情绪指标,以调控脆弱期权的违约临界值,改进经典的Klein欧式脆弱期权定价模型。研究表明:随着语调变量指标的增大,欧式看涨看跌期权价格呈递减趋势,且指标越接近1,期权价格递减速度越快,说明期权价格对负向情绪更加敏感,符合金融市场实际情况。此外,应用研究发现不考虑情绪指标的Klein模型倾向于低估期权价格,考虑公司信息披露情绪的脆弱期权定价模型能更准确地分析财务困境对信用风险的影响,结果更贴近实际情况。     

基于文本信息考虑投资者情绪的均值回归策略设计——以东方财富股吧发帖文本和A股市场为例

在当前互联网时代下,越来越多的文本信息为人们所认识。借助机器学习等技术工具,目前已能较为便捷地从海量的文本数据中挖掘出与投资者行为、情绪有关的信息。基于此,本研究探讨了利用文本信息刻画投资者情绪,并对仅利用价格信息的均值回归策略进行改进。利用东方财富股吧中发帖内容等文本数据构建投资者情绪指标,结合非理性投资行为的特征,设计新的权重转移方程,得到新的均值回归策略。最后,利用部分沪深300成分股的价格数据和股吧文本数据进行实证检验,结果表明:相比于仅利用价格信息刻画均值回归特征的策略,本研究提出的考虑投资者情绪的策略有更好的收益表现。